論文の概要: Stroke Lesion Segmentation in Clinical Workflows: A Modular, Lightweight, and Deployment-Ready Tool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24378v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 12:56:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.121894
• Title: Stroke Lesion Segmentation in Clinical Workflows: A Modular, Lightweight, and Deployment-Ready Tool
• Title（参考訳）: 臨床ワークフローにおけるストローク病変のセグメンテーション--モジュラー,軽量,展開可能なツール
• Authors: Yann Kerverdo, Florent Leray, Youwan Mahé, Stéphanie Leplaideur, Francesca Galassi,
• Abstract要約: nnU-Netのようなディープラーニングフレームワークは、脳病変のセグメンテーションにおいて最先端のパフォーマンスを達成するが、臨床展開は困難である。 textitStrokeSegは、研究グレードの脳梗塞のセグメンテーションモデルをデプロイ可能なアプリケーションに変換するモジュール式で軽量なフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08699280339422537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning frameworks such as nnU-Net achieve state-of-the-art performance in brain lesion segmentation but remain difficult to deploy clinically due to heavy dependencies and monolithic design. We introduce \textit{StrokeSeg}, a modular and lightweight framework that translates research-grade stroke lesion segmentation models into deployable applications. Preprocessing, inference, and postprocessing are decoupled: preprocessing relies on the Anima toolbox with BIDS-compliant outputs, and inference uses ONNX Runtime with \texttt{Float16} quantisation, reducing model size by about 50\%. \textit{StrokeSeg} provides both graphical and command-line interfaces and is distributed as Python scripts and as a standalone Windows executable. On a held-out set of 300 sub-acute and chronic stroke subjects, segmentation performance was equivalent to the original PyTorch pipeline (Dice difference $<10^{-3}$), demonstrating that high-performing research pipelines can be transformed into portable, clinically usable tools.
• Abstract（参考訳）: nnU-Netのようなディープラーニングフレームワークは、脳病変のセグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを達成するが、重い依存関係とモノリシックな設計のために臨床的にデプロイすることは困難である。 我々は、研究グレードの脳梗塞のセグメンテーションモデルをデプロイ可能なアプリケーションに変換するモジュール式で軽量なフレームワークである \textit{StrokeSeg} を紹介した。 前処理、推論、後処理は分離される: 前処理はBIDS準拠の出力を持つAnimaツールボックスに依存し、推論は ONNX Runtime と \texttt{Float16} の量子化を使用しており、モデルサイズを約50\%削減する。 \textit{StrokeSeg}はグラフィカルインターフェースとコマンドラインインターフェースの両方を提供し、Pythonスクリプトとして配布され、スタンドアロンのWindows実行ファイルとして配布される。 300の亜急性および慢性脳卒中患者の保持されたセットでは、セグメンテーション性能はオリジナルのPyTorchパイプライン(Dice difference $<10^{-3}$)と同等であり、高性能な研究パイプラインはポータブルで臨床的に利用可能なツールに変換できることを示した。

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